self.fc2 = nn.Linear(n_hiddens, 1)

这是一个神经网络模型的定义中的一行代码，它创建了一个全连接层（Fully Connected Layer）的线性变换。`nn.Linear` 是 PyTorch 中用来定义线性变换的类，它的第一个参数 `n_hiddens` 是输入的特征维度，第二个参数 `1` 是输出的特征维度。这行代码将输入的特征通过线性变换映射为一个维度为 1 的输出。

相关问题

self.fc1 = nn.Linear(10, 20) self.fc2 = nn.Linear(20, 1)

这是一个 PyTorch 中定义神经网络层的语法。在这个例子中，self.fc1 = nn.Linear(10, 20) 定义了一个线性层，它将输入张量的大小从 10 转换为 20。self.fc2 = nn.Linear(20, 1) 定义了另一个线性层，它将输入张量的大小从 20 转换为 1。这两个层通常用于构建一个简单的前馈神经网络，其中输入张量通过 fc1 层传递，然后通过一些非线性激活函数，最后通过 fc2 层输出一个单一的标量（例如，用于回归问题中的预测值）。这里使用的 nn.Linear 是 PyTorch 中的一个预定义层，它将输入张量中的每个元素与权重矩阵相乘，然后加上偏置向量，最后输出结果。

self.fc2 = nn.Linear(128, 1）

在给出的代码中，self.fc2 = nn.Linear(128, 1)是一个神经网络模型的一部分。根据引用中的代码，我们可以看到这个模型是一个三层的神经网络，其中第一层是一个卷积层，第二层是一个全连接层，第三层也是一个全连接层。所以self.fc2 = nn.Linear(128, 1)是指在第二层全连接层中，输入的大小为128，输出的大小为1。